在python中使用FP-growth算法

在 Python 中使用 FP-growth 算法可以使用第三方库 PyFIM。PyFIM 是一个 Python 的实现频繁项集挖掘算法库，它提供了多种频繁项集挖掘算法，其中包括 FP-growth。

首先，需要安装 PyFIM 库。可以使用 pip 安装，在命令行中输入：

pip install pyfim

安装完成后，就可以在 Python 中使用了。下面是一个使用 FP-growth 算法挖掘频繁项集的示例：

from pyfim import fpgrowth

# 假设我们有以下事务数据
dataset = [['a', 'b', 'c', 'd'],
           ['b', 'c', 'e'],
           ['a', 'b', 'c', 'e'],
           ['b', 'd', 'e'],
           ['a', 'b', 'c', 'd']]

# 使用 FP-growth 算法挖掘频繁项集，最小支持度为2
frequent_itemsets = fpgrowth(dataset, supp=2, report='s')

# 输出所有频繁项集
print(frequent_itemsets)

这个示例会输出所有频繁项集.

如果需要挖掘关联规则, 可以使用 arules 库。下面是一个示例：

from arules import apriori

# 假设我们有以下事务数据
dataset = [['a', 'b', 'c', 'd'],
           ['b', 'c', 'e'],
           ['a', 'b', 'c', 'e'],
           ['b', 'd', 'e'],
           ['a', 'b', 'c', 'd']]

# 使用 Apriori 算法挖掘频繁项集，最小支持度为2
rules = aprior